パンダのデータフレームのリストを持つ辞書を作成するにはどうすればよいですか？

Question

私はパンダのデータフレームを辞書に入れようとしています。

データフレームチャンクのリストを辞書に値として入れようとしましたが、Pythonは何の説明もせずにエラーを返します。ここで

は私がやろうとしているものです：

私はパンダのデータフレームの中にメッセンジャーchatlogのcsvファイルをインポートし、その日付で、それを分割し、リストにすべてを置くことができました。

このリストを繰り返し、さらに分割したいと思います。チャットが15分を超えて停止した場合、チャンクに分割されます。私は、特定の日付のチャットのこれらのチャンクの別のリストを作成し、それらを置く、キーが日付であり、値がこれらのチャンクのリストである辞書です。

突然のPythonがすべてエラーを返します。以下は私が立ち往生してエラーが返された場所です。

import pandas as pd 
from datetime import datetime 

# Get chatlog and turn it into Pandas Dataframe 
ktlk_csv = pd.read_csv(r'''C:\Users\Jaepil\PycharmProjects\test_pycharm/5years.csv''', encoding="utf-8") 
df = pd.DataFrame(ktlk_csv) 

# Change "Date" column from String to DateTime 
df["Date"] = pd.to_datetime(df["Date"]) 

# Make a column "time_diff" which is literally diffences of timestamp between chats. 
df["time_diff"] = df["Date"].diff() 
df["time_diff"] = df["time_diff"].dt.total_seconds() 

# Criteria to split chat chunks 
chunk_tolerance = 900 # 900: 15min of silence splits a chat 
chunk_min = 5 # a chat less than 5 min is not a chunk. 

# Split a chatlog by date. (1st split) 
df_byDate = [] 
for group in df.groupby(lambda x: df["Date"][x].day): 
    df_byDate.append(group) 

# Iterate over the list of splitted chats and split them into many chunks 
df_chunk = {} 
for day in df_byDate: 
    table = day[1] 
    list_of_daily_chunks = [] 
    for group in table.groupby(lambda x: table["time_diff"][x] < chunk_tolerance): 
     list_of_daily_chunks.append(group) 

    # It does NOT return any error up to this point. 

    key = table.loc[:, "Date"].dt.date[0].strftime("%Y-%m-%d") 
    df_chunk[key] = list_of_daily_chunks 

これはエラーを返します：私は間違って

> C:/Users/Jaepil/PycharmProjects/test_pycharm/PYNEER_KatalkBot_-_CSV_to_Chunk.py Traceback (most recent call last): File "C:/Users/Jaepil/PycharmProjects/test_pycharm/PYNEER_KatalkBot_-_CSV_to_Chunk.py", line 32, in key = table.loc[:, "Date"].dt.date[0].strftime("%Y-%m-%d") File "C:\Users\Jaepil\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\series.py", line 601, in getitem result = self.index.get_value(self, key) File "C:\Users\Jaepil\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 2477, in get_value tz=getattr(series.dtype, 'tz', None)) File "pandas_libs\index.pyx", line 98, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value (pandas_libs\index.c:4404) File "pandas_libs\index.pyx", line 106, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value (pandas_libs\index.c:4087) File "pandas_libs\index.pyx", line 154, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas_libs\index.c:5126) File "pandas_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 759, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item (pandas_libs\hashtable.c:14031) File "pandas_libs\hashtable_class_helper.pxi", line 765, in pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item (pandas_libs\hashtable.c:13975) KeyError: 0

何をしましたか？ 最初は、シリーズオブジェクトをハッシュすることができないので、文字列に変更したというエラーが発生しました。ただし、異なるエラーが発生しています。

"Series objects are mutable and cannot be hashed" error

Answer 1

私はあなたの代わりに、必要があると思う：

key = table.loc[:, "Date"].dt.date[0].strftime("%Y-%m-%d") 

が最初strftimeによってstring秒に変換し、iatで最初の値を選択します。

key = table["Date"].dt.strftime("%Y-%m-%d").iat[0] 

またはSELECT最初のためilocを使用列の位置についてget_locの行Date：

key = table.iloc[0, df.columns.get_loc("Date")].strftime("%Y-%m-%d")